印刷品作為產(chǎn)品包裝的一種主要形式,具有外觀精美、清潔衛(wèi)生、成本低廉、使用方便等優(yōu)點(diǎn),在眾多行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用,其特點(diǎn)是材質(zhì)多樣、工藝復(fù)雜、質(zhì)量要求高。在印刷品中,主要涉及三個(gè)主要類型:不干膠標(biāo)簽、煙盒包裝和塑料薄膜軟包裝。
其中,不干膠標(biāo)簽主要包括:藥品標(biāo)簽、電子產(chǎn)品標(biāo)簽、日化品標(biāo)簽、食品標(biāo)簽;煙盒包裝包括:軟盒包裝和硬盒包裝;塑料薄膜軟包裝主要包括:藥品包裝、食品包裝、日化品包裝。標(biāo)簽、煙包和軟包裝典型的產(chǎn)品圖像如圖1~圖3所示。
圖 1 藥品標(biāo)簽
圖 2 煙包
圖 3
塑料軟包裝印刷品生產(chǎn)過(guò)程中可能會(huì)產(chǎn)生各種各樣的缺陷,如墨點(diǎn)、異物、文字殘缺、漏印、色差、套印不準(zhǔn)、臟點(diǎn)、刀絲、拖墨、劃傷、溢膠、氣泡等。
這些缺陷一旦出現(xiàn)在產(chǎn)品包裝上,產(chǎn)品視覺(jué)觀感將大打折扣,嚴(yán)重影響產(chǎn)品的品牌、降低客戶滿意度。
目前,印刷企業(yè)主要以頻閃燈照明、人工粗略局部抽檢進(jìn)行質(zhì)量控制。
由于人眼的局限性,質(zhì)量得不到有效控制。隨著用戶對(duì)產(chǎn)品品質(zhì)要求的不斷提高以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,傳統(tǒng)的以人工抽檢為主的質(zhì)量檢測(cè)手段已經(jīng)嚴(yán)重制約了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提高,用自動(dòng)化質(zhì)量檢測(cè)設(shè)備代替人工是必然趨勢(shì)。
二、檢測(cè)原理
典型的印刷品檢測(cè)算法主要包括三大類:
(1)有參照判決。將被檢測(cè)圖像與標(biāo)準(zhǔn)模型比對(duì),包括圖像級(jí)的逐點(diǎn)比對(duì),特征級(jí)的特征比對(duì)。標(biāo)準(zhǔn)模板的獲取方式,包括基于PDF設(shè)計(jì)文件和基于好品統(tǒng)計(jì)兩類。
(2)無(wú)參照校驗(yàn)。根據(jù)事先定義的產(chǎn)品特征,檢測(cè)圖像中指定區(qū)域是否存在違反規(guī)則的情況。
(3)混合型判決。綜合運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)模板比對(duì)和基于規(guī)則的判決兩種方法。目前系統(tǒng)缺陷檢測(cè)選取了“混合型判決”的方法:以無(wú)參照的方法檢測(cè)刀絲缺陷(針對(duì)型檢測(cè)),以有參照的方法檢測(cè)文字殘缺、偏色、墨點(diǎn)、漏白、套印不良等缺陷(通用型檢測(cè))。產(chǎn)品的使用過(guò)程包括“建!焙汀皺z測(cè)”兩個(gè)主要環(huán)節(jié)。
主要流程如圖4所示。
圖 4
印刷品缺陷檢測(cè)系統(tǒng)工作流程示意圖其中,“建模”環(huán)節(jié)由質(zhì)量管理人員(QA)或者印刷機(jī)機(jī)長(zhǎng)負(fù)責(zé)。
主要操作步驟包括:產(chǎn)品基本資料輸入、標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品圖像獲取、設(shè)置檢測(cè)范圍、劃分特殊檢測(cè)區(qū)域(配準(zhǔn)區(qū)域、字符區(qū)域、刀絲區(qū)域、屏蔽區(qū)域等)、設(shè)置檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)參數(shù)。
建模完成后相關(guān)數(shù)據(jù)將保存到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)器中,該數(shù)據(jù)通常稱為“模板”!皺z測(cè)”環(huán)節(jié)由印刷機(jī)長(zhǎng)或者普通操作人員負(fù)責(zé),主要是完成分辨率標(biāo)定和進(jìn)行產(chǎn)品缺陷檢測(cè)。
系統(tǒng)檢測(cè)算法基本流程如圖5所示。
圖 5 印刷品缺陷檢測(cè)算法流程示意圖
三、針對(duì)型檢測(cè)算法
拉絲、淺臟、散斑、串色,這類缺陷通用型檢測(cè)難以檢查出來(lái),需要針對(duì)性提取其的特征才能查出來(lái)。
拉絲:一般只有一兩個(gè)像素寬度,但是長(zhǎng)度較長(zhǎng),顏色較淺,基于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)比較的通用性算法難以檢測(cè)這類缺陷,需要從不同顏色分量、紋理、對(duì)比度、縱向低頻橫向高頻等多個(gè)維度提取特征進(jìn)行檢測(cè)。
淺臟:這類缺陷顏色較淺、面積較大,但是如果轉(zhuǎn)換到另一個(gè)顏色空間,則缺陷會(huì)明顯的突出出來(lái),這類缺陷需要進(jìn)行特殊的顏色轉(zhuǎn)換才能查出來(lái)。
散斑:這類缺陷表現(xiàn)為不連續(xù),單個(gè)斑點(diǎn)缺陷不大,但是聯(lián)合起則較大,對(duì)于距離一兩個(gè)像素較近的散斑,則通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法可以解決,距離較大的散斑則可通過(guò)顏色及距離兩個(gè)維度進(jìn)行聚類。顏色測(cè)量:在印刷過(guò)程中由于不同墨鍵位置上墨量不同、不同區(qū)域版壓不同、不同時(shí)間溫度不同會(huì)導(dǎo)致印出產(chǎn)品顏色與標(biāo)準(zhǔn)樣有一定的差異。
通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)白板及專有色卡對(duì)采集系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定得到RGB到LAB空間的顏色轉(zhuǎn)換模型,把實(shí)時(shí)印品不同區(qū)域不同顏色的LAB值與標(biāo)準(zhǔn)樣本對(duì)應(yīng)區(qū)的LAB值比較得到色差△E。
四、通用型檢測(cè)算法
通用型檢測(cè)算法,即基于標(biāo)準(zhǔn)模板比對(duì)的算法,一般用于檢測(cè)灰度或者顏色差異比較大、面積稍大的各種缺陷。算法原理:分為離線和在線兩個(gè)步驟。離線:通過(guò)定位校正實(shí)時(shí)圖像與模板圖像的位置偏差,把校正后的合格的圖像作為樣品集訓(xùn)練出大小模板;在線:通過(guò)定位校正實(shí)時(shí)圖像,比較實(shí)時(shí)圖像與大小模板每個(gè)像素之間的像素值,并計(jì)入一個(gè)錯(cuò)誤值,若樣品像素在可接受的范圍,其錯(cuò)誤值為零,若超過(guò)了此范圍,就由錯(cuò)誤加權(quán)計(jì)算出其錯(cuò)誤值,并進(jìn)行連通性分析得到Blob、對(duì)Blob進(jìn)行面積、占空比、能量等形狀特征分析識(shí)別缺陷。1)大小模板如何生成?
2)錯(cuò)誤值如何計(jì)算?
根據(jù)當(dāng)前檢測(cè)圖像與模板進(jìn)行逐點(diǎn)灰度值比較,找出大于大模板圖像灰度值(漏印或墨淺)點(diǎn)然后進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,生成漏印圖像;找出小于小模板圖像灰度值(臟點(diǎn)或墨濃等)的點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,生成臟點(diǎn)圖像。錯(cuò)誤值根據(jù)Tolerance(容忍度)、STEP(步長(zhǎng)參數(shù))、GAIN(增益參數(shù))、LIMIT(范圍參數(shù))進(jìn)行計(jì)算。通常情況下,由于產(chǎn)品中的字符區(qū)域帶有很多重要信息,因此對(duì)于字符區(qū)域缺陷的檢測(cè)往往要比其它區(qū)域更加嚴(yán)格。典型的字符缺陷包括:漏印、臟點(diǎn)、針孔,分別如下圖所示。
字符區(qū)域漏印缺陷
字符上針孔缺陷
字符區(qū)域墨點(diǎn)缺陷